DESCUBRA O PODER DA CIÊNCIA DE DADOS E DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA IMPULSIONAR O DESENVOLVIMENTO!

O Atlas de Oportunidades é um projeto open-source materializado num site gratuito de apoio à decisão que visa ajudar empreendedores, empresas, governos e outros púbicos interessados em identificar oportunidades de negócios. O projeto combina várias fontes de dados, processadas com ciência de dados espaciais e algoritmos de Inteligência Artificial. O Atlas traduz as teorias e métodos científicos mais avançados das áreas de administração, estatística e ciência da computação num site simples, intuitivo e interativo voltado à geração de empregos, renda e fomentar o desenvolvimento econômico sustentável.

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REDE DE COLABORAÇÃO

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PERFIL DE DADOS

O Atlas de Oportunidades integra uma vasta gama de dados provenientes de diversas fontes de pesquisa, como o IBGE, o REGIC, o Banco Central do Brasil, dentre outras. Analisamos, processamos e entregamos informações de qualidade em diferentes níveis geográficos, abrangendo estados, cidades e até mesmo dados censitários. Mas não paramos por aí. Para facilitar ainda mais a sua jornada de descoberta, utilizamos como base a classificação de Smart Cities do Urban Systems (2018). Essa classificação nos permite organizar as diversas variáveis disponíveis em nossa plataforma, proporcionando uma visualização aprimorada e facilitando a consulta por dados de seu interesse específico.

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PUBLICAÇÕES

Precisão do sistema de previsão: uma estrutura para comparação de diferentes estruturas, Modelos Estocásticos Aplicados em Negócios e Indústria

Netto, C. F. S., Brei, V. A., Hyndman, R. J. (2023)

Desagregando a previsão de vendas: uma abordagem gravitacional, sistemas especialistas com aplicações, vol. 217, pág. 119565

Freitas Silveira Netto, Carla; Bahrami, Mohsen; Andrade Brei, Vinícius; Bozkaya, Burcin; Balcisoy, Selim; Paul Pentland, Alex. (2023)

Imagens de satélite e aprendizado de máquina para seleção de membros de canal, International Journal of Retail & Distribution Management, Vol. número de impressão antecipada.

Brei, V.A., Rech, N., Bozkaya, B., Balcisoy, S., Pentland, A.P. and Silveira Netto, C.F. (2023)

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